WooCommerce：通過高級分析提高您的銷售額

已發表: 2019-10-07

產品推薦是提高 WooCommerce 銷售額的有效且行之有效的方法。

不利的一面是，手動捆綁產品可能是一項非常耗時的活動，而且並非總是能產生最多銷售額的合乎邏輯的“配對”。

前進的道路是利用 AI（人工智能）並讓分析數據模型為您完成工作。

認識Engage ，一個由人工智能驅動的產品推薦引擎。根據您的訪問者正在查看的頁面，推薦的類型會有所不同。這主要是因為推薦模型需要輸入才能正常運行（例如，當新訪問者第一次登陸您的主頁時，模型對他們的行為一無所知，因此無法提供推薦。

但是當用戶與網站交互時，模型會根據行為模式進行識別，然後能夠提供更好的建議。

Engage 的工作原理

下面說明瞭如何向用戶添加信息，以便提供與旅程的每個步驟相關的建議。

對網站的初次訪問只允許使用高級變量，例如訪問時間或地理區域等。這些指標通常被認為是薄弱的，通常不能提供足夠的信息來為個人用戶推薦相關產品。然而，它們可能仍然優於不推薦任何產品的選項。

當用戶開始與網站交互時，例如瀏覽產品或將產品添加到購物車，模型會獲取可用於將此訪問者模式與早期訪問者進行比較的信息，從而根據該模式為用戶提取可能感興趣的產品。

一旦用戶到達結帳頁面，該模型就會有一組關於用戶的非常好的信息，用於推薦升級或附加產品。

由於結帳通常需要某種用戶身份識別，因此如果在此之前進行了任何購買，也可以在此處使用訪問者的歷史購買記錄。

訂單完成後，用戶可以通過電子郵件或基於特定客戶群的廣告重新定位產品推薦。

此功能使商店管理員能夠設計自己的產品推薦輸出，使其與 WooCommerce 主題保持一致。

該引擎是從管理員不需要任何網頁設計知識/經驗的角度設計的，這意味著它提供了“拖放”功能，只需單擊一下即可部署到 WooCommerce。

該工具將帶領管理員完成 5 個步驟的工作流程：

推薦引擎通常在大規模上優於手動選擇推薦有幾個原因。

第一個只是推薦引擎可以為商店中的所有產品生成相關推薦的規模和速度，而不僅僅是選擇的少數產品。它可以在趨勢變化或季節變化時實時更新它。

其次，該模型對應該推薦的內容或“適合”的內容引入了較少的偏見。該模型僅查看實際一起出售的商品以及下次可能一起出售的模式和行為。

此外，該模型可以從他們之前的推薦中學習，並根據歷史結果調整特定產品的下一個推薦。每次重新訓練模型時，所有這些都會自動發生。

Engage還自動化並簡化了創建和探索客戶群的過程。

商店管理員可以定義自己的細分進行探索，也可以使用預建模板之一。細分基於各種客戶特徵，例如回頭客或消費最高的客戶。到目前為止，可以使用以下預先構建的細分來幫助您入門：

每個細分市場都有自己的儀表板，可以在其中詳細分析銷售和績效數據。

由於這些細分旨在用於不同的營銷活動，因此導出功能使店主可以輕鬆地將所選受眾導出到 Facebook 和 Google 自定義受眾。

除了預先構建的細分之外， Engage還為每個店主提供了一個易於使用的工具箱，用於生成和保存他們自己的“自定義細分”。

每個創建的細分都有自己的儀表板，數據可以根據用戶請求進行更新，或者只是在創建時充當快照。

在高級分析方面， Engage是一個強大的 WooCommerce 擴展。它使店主能夠增加收入、分析和了解他們的客戶，並減少以前花在分析和手動產品捆綁上的時間。

它現在是免費發布的測試版。立即開始，充分發揮您的 WooCommerce 商店的潛力。

Engage的工作剛剛開始，我們有一個廣泛的路線圖，其中包含要添加的新功能，這將進一步改善客戶體驗並增加您的收入。

主題當然將繼續圍繞數據，以及如何最好地利用每家商店擁有的信息資產。開發後期功能的一些示例是：

請繼續關注有關Engage on zubi.ai 的未來更新